(57)【要約】【課題】符号量を効率的に圧縮及び復号可能な画像圧縮復号システムを提供する。【解決手段】画像圧縮装置と画像復号装置とを備えた画像圧縮復号システムである。画像圧縮装置は、画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割手段と、複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整手段と、複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮手段と、を有する。画像復号装置は、圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を有する。【選択図】図１
2010219674.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を符号化して圧縮画像を得る画像圧縮装置であって、
前記画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割手段と、
前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整手段と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮手段と、を備えることを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項２】
前記ブロック画像調整手段は、前記複数のブロック画像の各々の画素の輝度を所定の数式を用いて調整し、前記複数の調整ブロック画像の各々について、変換する際に用いた前記所定の数式の係数をともに生成し、
前記画像圧縮手段は、前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像群ごとに代表する代表ベクトルと、前記ブロック画像調整手段が用いた所定の数式の係数に変換して圧縮する、請求項１記載の画像圧縮装置。
【請求項３】
前記所定の数式は、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度の最大値と最小値を求め、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度が所定の範囲に十分に分散して収まるように調整する数式である、請求項２記載の画像圧縮装置。
【請求項４】
前記代表ベクトルは所定の記号に変換される、請求項２記載の画像圧縮装置。
【請求項５】
圧縮された画像を復号する画像復号装置であって、
圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、
前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項６】
請求項２記載の画像圧縮装置によって圧縮された画像を復号する画像復号装置であって、
圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、
前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を備え、
前記画像復号手段は、前記代表ベクトルと前記所定の数式の係数に基づいて前記複数の調整ブロック画像を復号することを特徴とする画像復号装置。
【請求項７】
画像圧縮装置と画像復号装置とを備えた画像圧縮復号システムであって、
前記画像圧縮装置は、
画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割手段と、
前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整手段と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮手段と、を有し、
前記画像復号装置は、
圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、
前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を有することを特徴とする画像圧縮復号システム。
【請求項８】
画像を符号化して圧縮画像を得る画像圧縮プログラムであって、
前記画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割機能と、
前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整機能と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする画像圧縮プログラム。
【請求項９】
圧縮された画像を復号する画像復号プログラムであって、
圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号機能と、
前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元機能と、
前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする画像復号プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システム及び画像圧縮プログラム、画像復号プログラムに関し、例えば、デジタルカメラ等を用いて撮像されたコンピュータ可読画像データを効率的に圧縮又は復号する画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システム及び画像圧縮プログラム、画像復号プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像や音声の圧縮に用いることが可能なベクトル量子化の技術が知られている（非特許文献１参照）。この技術においては、画像を構成するデータの中で、類似するデータを一つのブロック画像として扱い、類似するブロック画像に対してまとめて一つのインデックスを割り当てることでデータ量を圧縮している。
【０００３】
図９を参照して、従来のベクトル量子化による画像符号化及び復号処理について簡単に説明する。図９（ａ）は、従来のベクトル量子化による画像符号化装置の概略ブロック図である。画像符号化装置は、代表ベクトルを配置したテーブルである、コードブック３２０と、画像データを入力すると、このコードブック３２０を参照して、画像データに対して最も類似した代表ベクトルを選択し、選択した代表ベクトルを符号化データとして出力するベクトル量子化手段３１０とを有する。図９（ｂ）は、従来のベクトル量子化による画像復号装置の概略ブロック図である。画像復号装置は、上述の画像符号化装置と同一のコードブック３２０と、符号化データを入力すると、コードブック３２０を参照し、符号化データに含まれる要素のそれぞれに対して代表ベクトルを対応させて画像データを復号し、復号された画像データを出力する復号手段３３０とを有する。なお、コードブック３２０は、画像符号化装置、画像復号装置のメモリ等に記憶させておけばよい。このようにして、画像データはベクトル量子化により符号化され、ベクトル量子化により符号化されたデータは、画像符号化装置が符号化する前の画像データに類似した画像データに復号される。
【０００４】
このように、ベクトル量子化による画像符号化は、複数の画像データを類似する代表ベクトルに置き換えることにより、情報量を削減した画像データに効率的に符号化できる。コードブック３２０を作成するための手法としては、例えば、ＬＢＧ（Ｌｉｎｄｅ−Ｂｕｚｏ−Ｇｒａｙ）法が知られている（非特許文献２参照）。
【０００５】
また、ベクトル量子化を用いて冗長度を効率的に削減する画像圧縮技術が知られている（特許文献１参照）。この技術によれば、画像信号を隣接画素ブロックに分割し、各画素値とブロックの平均値との比を導出し、比を成分とするパターン係数ベクトルの信号分布を平均値による正規化値である１点近傍に集中させることにより、効率的な冗長度の削減を行い、信号分布領域を効率よく分割できるとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１６９２７９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】「ベクトル量子化」、[online]、フリー百科事典「ウィキペディア（Wikipedia）」、平成２０年１２月３１日、［平成２１年２月３日検索］、インターネット、＜URL：http://ja.wikipedia.org/wiki/＞
【非特許文献２】Ｙ．Ｌｉｎｄｅ，Ａ．Ｂｕｚｏ  ａｎｄ  Ｒ．Ｍ．Ｇｒａｙ，“Ａｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  ｖｅｃｔｏｒ  ｑｕａｎｔｉｚｅｒ  ｄｅｓｉｇｎ，”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｖｏｌ．ｃｏｍ−２８，Ｎｏ．１，ｐｐ．８４〜９５，１９８０年１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来のベクトル量子化を用いたデータ圧縮等では、画像をブロック画像に分割して、各々のブロック画像に、類似した代表ベクトルを割り当てるが、このとき、類似性は通常のユークリッド距離を算出して判断している。すなわち、ブロック画像を、ブロック画像を構成する画素情報を要素とする多次元ベクトルとして表し、このブロック画像を表す多次元ベクトルに対してベクトルの終点間の距離が所定値以内である代表ベクトルを用いて、ブロック画像を置き換えている。このような計算においては、例えば、真っ白のブロック画像と真っ黒のブロック画像とは、いずれも一様性において共通であるが、ユークリッド距離は非常に遠いために、従来のベクトル量子化の方法ではこれらの画像は類似していないと判断されていた。すなわち、従来技術においては、ブロック内の画素の一様性は必ずしも考慮されず、データ圧縮の効果に限界があった。
【０００９】
本発明は、かかる従来の課題に鑑みてなされたものであり、例えば、ブロック内の画素の一様性等も類似性として考慮して符号量を削減する、効率的な画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システム及び画像圧縮プログラム、画像復号プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明においては、以下のような解決手段を提供する。
【００１１】
前記課題を解決するため、請求項１記載の発明に係る画像圧縮装置は、画像を符号化して圧縮画像を得る画像圧縮装置であって、前記画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割手段と、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整手段と、前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２記載の発明に係る画像圧縮装置において、前記ブロック画像調整手段は、前記複数のブロック画像の各々の画素の輝度を所定の数式を用いて調整し、前記複数の調整ブロック画像の各々について、変換する際に用いた前記所定の数式の係数をともに生成し、前記画像圧縮手段は、前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像群ごとに代表する代表ベクトルと、前記ブロック画像調整手段が用いた所定の数式の係数に変換して圧縮することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３記載の発明に係る画像圧縮装置において、前記所定の数式は、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度の最大値と最小値を求め、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度が所定の範囲に十分に分散して収まるように調整する数式であることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４記載の発明に係る画像圧縮装置において、前記代表ベクトルは所定の記号に変換されることを特徴とする。
【００１５】
さらに、請求項５記載の発明に係る画像復号装置は、圧縮された画像を復号する画像復号装置であって、圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６記載の発明に係る画像復号装置は、請求項２記載の画像圧縮装置によって圧縮された画像を復号する画像復号装置であって、圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を備え、前記画像復号手段は、前記代表ベクトルと前記所定の数式の係数に基づいて前記複数の調整ブロック画像を復号することを特徴とする。
【００１７】
さらに、請求項７記載の発明に係る画像圧縮復号システムは、画像圧縮装置と画像復号装置とを備えた画像圧縮復号システムであって、前記画像圧縮装置は、前記画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割手段と、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整手段と、前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮手段と、を有し、前記画像復号装置は、圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号手段と、前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元手段と、前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元手段と、を有する画像復号装置と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
さらに、請求項８記載の発明に係る画像圧縮プログラムは、画像を符号化して圧縮画像を得る画像圧縮プログラムであって、前記画像を分割して複数のブロック画像を生成する画像分割機能と、前記複数のブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して複数の調整ブロック画像に変換するブロック画像調整機能と、前記複数の調整ブロック画像の各々を、類似したブロック画像ごとに類似ブロック画像群に分類し、各々を前記類似ブロック画像群を代表する代表ベクトルに変換して圧縮する画像圧縮機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする。
【００１９】
さらに、請求項９記載の発明に係わる画像復号プログラムは、圧縮された画像を復号する画像復号プログラムであって、圧縮された画像に含まれる代表ベクトルから複数の調整ブロック画像に復号する画像復号機能と、前記複数の調整ブロック画像の各々を構成する画素の輝度を調整して、複数のブロック画像を復元するブロック画像復元機能と、前記複数のブロック画像を統合して、画像を復元する画像復元機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システム、画像圧縮プログラム、画像復号プログラムは、他の非可逆的データ圧縮技術又は可逆的データ圧縮技術等の既存の技術と組み合わせることができ、そのように組み合わせた技術もまた、本発明の技術範囲に含まれる。同様に、本発明の技法を含む画像管理システム等も本発明の技術範囲に含まれる。また、本発明の技法は、画像を処理する方法のいずれかのステップを任意の記憶媒体に記憶して提供し得る。具体的には、磁気記憶媒体、電気的記憶媒体、光学ディスク等のコンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータ・プログラムの形態も、本発明の技術範囲に含まれる。さらに、本発明の技法は、画像圧縮の諸段階を、ＦＰＧＡ（プログラム可能ゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、これらと同等のハードウェアロジック素子、プログラム可能な集積回路、又はこれらの組み合わせが記憶し得るプログラムの形態、すなわちプログラム製品として提供し得る。具体的には、データ入出力、データバス、メモリバス、システムバス等を備えるカスタムＬＳＩ（大規模集積回路）の形態として、本発明に係る画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システムを提供でき、そのように集積回路に記憶されたプログラム製品の形態も、本発明の技術範囲に含まれる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、例えば、ブロック内の画素の一様性等も類似性として考慮して符号量を削減する、効率的な画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システム及び画像圧縮プログラム、画像復号プログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施の形態の画像圧縮復号システムの構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態における、画像符号化及び復号の諸段階を示すフロー図である。
【図３】本発明の一実施の形態における、画像復元の諸段階を示すフロー図である。
【図４】本発明の一実施の形態における、画像分割を示す図である。
【図５】本発明の一実施の形態における、ブロック画像ごとのノーマライズ処理を説明する図である。
【図６】本発明の一実施の形態における、個別にノーマライズしたブロック画像を表す図である。
【図７】本発明の一実施の形態における、クラスタリングしたブロック画像を表す図である。
【図８】本発明の一実施の形態における、代表ベクトルを表す図である。
【図９】従来のベクトル量子化による画像符号化及び復号処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照しながら、実施の形態の画像圧縮復号システムについて説明する。
【００２４】
まず、本明細書の説明に用いる基本的な技術的事項について説明する。
【００２５】
本発明の一実施の形態の画像圧縮復号システムは、画像を複数のブロック画像に分割し、分割したブロック画像のそれぞれを、例えば、各々のブロック画像に含まれる複数の画素の輝度分布で表す。一実施の形態において、各々のブロック画像は１６画素を含む正方画像であり、各々の画素はＲ（赤）、Ｇ（緑）、及びＢ（青）の３色のチャネルを含み、各チャネルは８ビットの整数で表される輝度情報を有する。すなわち、各々の画素は２４ビットの情報量を含みうる。以下に説明する実施の形態の画像圧縮復号システムでは、一例として、このような輝度分布を用いてブロック画像を多次元ベクトルとして表して処理を行う。
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について、図１から図８を用いて詳細に説明する。なお、本実施の形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含む様々なバリエーションが可能である。従って、本実施の形態の記載をもって、本発明の内容を限定するものではない。
【００２７】
［画像圧縮復号システム１の構成］
図１は、本発明の一実施の形態の画像圧縮復号システム１の構成を表すブロック図である。図１に例示する画像圧縮復号システム１は、画像符号化装置２及び画像復号装置３を備える。画像符号化装置２は、入力する画像を読み込む画像読み込み手段１０、読み込んだ画像を分割してブロック画像を生成する画像分割手段２０、分割したブロック画像をノーマライズして調整するブロック画像調整手段としてのノーマライズ手段３０、画像を圧縮する画像圧縮手段４０、及び圧縮した画像の情報を記憶する圧縮情報記憶手段５０を備える。圧縮情報記憶手段５０は画像符号化装置２に内蔵又は着脱可能の形態を有する。画像復号装置３は、画像を復号する画像復号手段６０、復号した画像からノーマライズする前のブロック画像を復元するブロック画像復元手段としての逆ノーマライズ手段７０、ブロック画像から分割する前の画像を復元して出力する画像復元手段としての復元画像出力手段８０、制御手段９０、及び記憶手段９５を備える。画像復号装置３は、圧縮情報記憶手段５０と接続可能である。制御手段９０及び記憶手段９５としては、当業者に公知の適切なマイクロプロセッサ及びコンピュータにより読み書きが可能な媒体を用いることが可能である。本実施の形態では、画像圧縮復号システム１に含まれる画像符号化装置２及び画像復号装置３を一体として構成され、圧縮情報記憶手段５０は共有され、制御手段９０は、画像符号化装置２及び画像復号装置３の構成要素のそれぞれの処理を制御するものとして説明する。以下、本実施の形態の画像圧縮復号システム１に含まれる構成要素の処理について説明する。それぞれの処理は、記憶手段９５に記憶されたプログラムを制御手段９０に実施させることにより行われうる。
【００２８】
画像読み込み手段１０は、本実施の形態の画像圧縮復号システム１に入力される画像を読み込むための手段である。画像読み込み手段１０は、例えば、磁気媒体又はメモリ装置等のコンピュータ可読媒体に記憶された画像データ、あるいは有線又は無線通信によって受信された画像データを読み込む。入力される画像の形態はこれらに限定しない。画像読み込み手段１０が読み込む画像データとして、例えば、固体撮像素子を用いるリニア・イメージセンサ又はエリア・イメージ・センサ、あるいは他の任意の画像取得デバイスが取得した画像データ等を含んでもよい。典型的には、画像読み込み手段１０が読み込む画像データは、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）及びＢ（青）の各色のチャネルからなるが、これに限定せず、一つのグレースケールのチャネル等でもよい。画像データは、画像サイズ又は作成の経過記録等の情報を適宜追加して含んでもよい。
【００２９】
画像分割手段２０は、画像読み込み手段１０により読み込まれた画像データを、所定の画素数を有するブロック画像に分割する。本実施の形態では、所定の画素数を有するブロック画像を、１辺が４画素の正方画像として説明するが、本発明はこれに限定されない。例えば、横方向が１６００画素及び縦方向が１２００画素の画像データを、所定の画素数を有するブロック画像として１辺が４画素のブロック画像に分割した場合、ブロック画像は縦方向に４００個、横方向に３００個生成することができる。１辺が４画素の正方画像以外のブロック画像に分割する場合であっても同様に、画像データの縦方向及び横方向の画素数を、当該ブロック画像の縦方向と横方向の１辺の画素数で除算して、生成するブロック画像の数を算出できる。このようにして画像分割手段２０の処理により、複数のブロック画像が生成される。典型的には、それぞれのブロック画像は、分割前の画像データと同様に、Ｒ、Ｇ及びＢのチャネル、あるいは各々のグレースケールのチャネル等を有する。それぞれのブロック画像は、他のブロック画像と区別するための識別子等を適宜含んでもよい。
【００３０】
まず、図４から図８を参照して、本実施の形態の画像圧縮復号システム１が実行する画像符号化処理についてより詳細に説明する。
【００３１】
図４は、本実施の形態の画像分割を表す図である。図４（ａ）は、画像分割手段２０によって、画像を分割する前の画像全体２００を表す図であり、図４（ｂ）は画像分割手段２０によって、ブロック画像に分割された画像２１０を表す図である。
【００３２】
例えば、図４（ａ）に示す画像全体２００は、縦１２００画素及び横１６００画素からなる画像データである。図４（ｂ）に示すブロック画像に分割した画像２１０は、当該画像全体２００を、縦横とも４画素を有する定型的なブロック画像２１２を用いて分割した画像である。このように、ブロック画像に分割した画像２１０は、ブロック画像２１２と同一の形状及び画素数を有する正方画像を、縦方向に３００個含み、横方向に４００個含む。すなわち、ブロック画像に分割した画像２１０は、１６画素の正方画像を１２００００個有する。
【００３３】
画像分割手段２０が分割して生成するブロック画像２１２の形状及び画素数は、これに限らず適宜設計してもよい。例えば、ブロック画像に分割する画像２１０の縦横の画素数に基づいて、これに含まれる定型的なブロックの形状を適宜決定してもよい。
【００３４】
ノーマライズ手段３０は、画像分割手段２０により生成されたブロック画像に対して、それぞれのブロック画像が含む画素の輝度をノーマライズする。具体的には、それぞれのブロック画像のＲ、Ｇ及びＢの各チャネル、あるいはグレースケールのチャネルごとに、あるいはブロック画像に含まれる全てのデータをまとめて、画素の輝度をノーマライズする。
【００３５】
例えば、前述の画像分割手段２０によりブロック画像が、分割前の画像データを縦方向にｍ個、横方向にｎ個分割して生成される場合を考える。分割前の画像データに含まれるｍ行ｎ列のブロック画像を画素数の次元をもつベクトルｐ（ｍ，ｎ）で表し、ノーマライズ後のブロック画像を画素数の次元をもつベクトルｑ（ｍ，ｎ）で表すと、ｐ（ｍ，ｎ）とｑ（ｍ，ｎ）との関係は次式により表される。
【数１】
2010219674.tif 000003
【数２】
2010219674.tif 000004
【数３】
2010219674.tif 000005
式中、Δは画素の輝度が取り得る最大値と最小値との差分、ｍａｘ（）は最大値を有する要素を与える関数、ｍｉｎ（）は最小値を有する要素を与える関数である。例えば、Δは、最小値がゼロであるワード長８ビットのグレースケール画素等に対しては２５５となる。数式（ＩＩ）は、あるブロック画像の特定のチャネルにおける複数の画素輝度の振幅を最大輝度Δで正規化した値を表す。なお、ブロック画像ｐ（ｍ，ｎ）及びｑ（ｍ，ｎ）は画素数とチャネル数との積の次元を有するベクトルである。例えば、各々のブロック画像が１６画素からなる正方画像であり、各画素はＲＧＢの３チャネルを含む場合、ブロック画像ｐ（ｍ，ｎ）及びｑ（ｍ，ｎ）はいずれも４８次元のベクトルとなる。しかしながら、本発明はこれに限定せず、ブロック画像ｐ（ｍ，ｎ）及びｑ（ｍ，ｎ）は、グレースケールの１チャネルのブロック画像に含まれる要素からなる１６次元のベクトルとしてもよい。上述の数式（Ｉ）から（ＩＩＩ）におけるベクトルｑ（ｍ，ｎ）と定数の差分ａ、ｂは、ベクトルの各要素のそれぞれに対して定数との差分を求めることを意味する。以下も同様である。
【００３６】
図５は、本発明の一実施の形態のノーマライズ手段３０が数式（Ｉ）、数式（ＩＩ）を用いて実行する、ブロック画像ごとのノーマライズ処理を説明する図である。図５（ａ）と図５（ｂ）はそれぞれ、ブロック画像２２２ごとに含まれる画素の輝度分布をノーマライズする処理である、ブロック画像単位のノーマライズを説明する図である。
【００３７】
本実施の形態では、図５に示すブロック画像２２２は、図４（ｂ）に示したブロック画像２１２と同様に、縦横とも４画素の正方画像であり、１６個の画素を含む。図５（ａ）（ｂ）には５個の画素のみ記載されているが、これは図を見やすくするために省略したものであって、ノーマライズは全ての画素に対して行われる。ブロック画像単位のノーマライズにおいて、縦軸は特定のチャネルの輝度を表す。例えば、当該輝度は、カラー画像の画素の各チャネルの輝度又はグレースケールチャネルにおける各画素の輝度であってもよい。典型的には、当該輝度は８ビットの２進数として扱われ、１０進数の０以上２５５以下の範囲であってもよい。あるいは、１６ビット幅のグレースケール等において、当該輝度は１６ビットの２進数として扱われ、１０進数の０以上６５５３５以下の範囲であってもよい。
【００３８】
例えば、ブロック画像単位のノーマライズにおいて、「処理前」の輝度、すなわちノーマライズ処理前の輝度が１２０から２００の範囲内に分布している場合、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、ノーマライズ手段３０を用いて、当該輝度の分布を０以上２５５以下の範囲にノーマライズし、「処理後」の輝度とする。当該ノーマライズには、上述の数式（Ｉ）から（ＩＩＩ）に示した手順を用いる。これによって、一つのブロック画像２２２の輝度に対して係数ａ及び係数ｂを決定することができる。
【００３９】
図５（ｂ）では、「処理前」の輝度、すなわちノーマライズ処理前の輝度の分布が異なる場合を想定している。ノーマライズ処理前の輝度が１３０から２５５の範囲内に分布している場合、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、ノーマライズ手段３０を用いて、当該輝度の分布を０以上２５５以下の範囲にノーマライズし、「処理後」の輝度とする。図５（ａ）に示した例とは異なって、ノーマライズ前の輝度の分布の最大値は、８ビットの２進数で表しうる輝度の上限にある。このような輝度の分布に対しても、本実施の形態の画像圧縮復号システム１のノーマライズ手段３０は、上述の数式（Ｉ）から（ＩＩＩ）に示した手順等を用いて、各々のブロック画像２２２の輝度に対する係数ａ及び係数ｂを決定することができる。  このようにして、元のｐ（ｍ，ｎ）が、例えば、ゼロからΔ／４という低い値に偏っていたり、あるいはΔ／３からΔという高い値に偏っていた場合であっても、ノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）の各画素の値は、ゼロからΔまでの範囲に拡がったものとなる。
【００４０】
例えば、デジタルカメラ等を用いて街灯で照明された夜間の舗道を広範囲に撮影した場合、撮影した被写体には、画素値の相対的な強弱の並びという点で実質的に同一のパターンが含まれているにもかかわらず、照明からの光の強度が場所によって異なるために、従来の手法では各領域の輝度の絶対的な大きさの違いからそれぞれが異なるものとして認識されがちであった。これに対し、ノーマライズ手段３０を用いると、当該各領域の輝度の絶対的な大きさの違いを消去して、実質的に同一の輝度分布パターンとして認識可能なものとすることができる。また、例えば、デジタルカメラ等を用いて複数の色素で染色された衣服の模様を近接撮影する場合等、被写体に色相の異なる材質が規則的に繰り返される構造のものが含まれていても、撮影した画像データに対して、ノーマライズ手段３０を用いると、当該被写体の画像データに含まれる原色チャネルごとにブロック画像のそれぞれについて実質的に同一の輝度分布パターンにノーマライズできる。同一の輝度分布パターンにノーマライズできるということは、使用する代表ベクトルの数を大幅に削減できることを意味する。ここにあげた例は一例に過ぎず、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、他の様々な画像データに対しても、同様の効果を期待できる。このように、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、被写体を撮影した画像データに対して、ベクトル量子化に用いる代表ベクトルの数を大幅に削減することができる。
【００４１】
ノーマライズ手段３０は、あるブロック画像ｐ（ｍ，ｎ）に対して上述の数式（Ｉ）から（ＩＩＩ）を用い、ノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）と共に、係数ａ、ｂを保存する。係数ａ、ｂは、図１に示すノーマライズ係数１００として記憶される。ノーマライズ係数１００は、例えば後述する圧縮情報記憶手段５０、又は適宜記憶媒体（図示せず）に記憶される。係数ａ、ｂは、特定のノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）と関連付けられるので、例えばａ（ｍ，ｎ）、ｂ（ｍ，ｎ）のように表してもよい。
【００４２】
画像圧縮手段４０は、ノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）から圧縮した画像データを生成する。一実施の形態において、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、当業者に公知のベクトル量子化の方法を用いて、圧縮した画像データを生成する。すなわち、ノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）をクラスタリングし、各クラスタから一つずつ代表ベクトルを決定し、代表ベクトルを符号化する。具体的なベクトル量子化の諸段階については、図４から図８を用いて後述する。
【００４３】
画像圧縮手段４０が、圧縮した画像データを生成するときに、それぞれの代表ベクトルに対してクラスタリング符号１１０を生成し、保存する。クラスタリング符号１１０は、記憶手段９５又はメモリカード等の着脱可能な記憶媒体（図示せず）等に記憶してもよく、後述する圧縮情報記憶手段５０にバッファメモリ等を設けて記憶してもよい。
【００４４】
圧縮情報記憶手段５０は、画像圧縮手段４０により生成された圧縮した画像データを記憶する。圧縮情報記憶手段５０は、画像圧縮復号システム１に内蔵される磁気媒体又はメモリ装置等のコンピュータ可読媒体でもよいし、画像圧縮復号システム１から着脱可能なメモリカード等でもよい。
【００４５】
典型的には、圧縮情報記憶手段５０は、ベクトル量子化を用いてブロック画像をクラスタリングして得られる代表ベクトルを、一時的に記憶する。さらに、圧縮情報記憶手段５０は、代表ベクトルとの関連を有する、圧縮された画像データを復元するためのインデックス、すなわち、クラスタリング符号を記憶する。
【００４６】
画像復号手段６０は、圧縮情報記憶手段５０に記憶されたコードブックとインデックス、すなわちクラスタリング符号とノーマライズ係数を用いて復号を実施する。具体的には、前述の画像圧縮手段４０により生成されたクラスタリング符号１１０が用いられる。すなわち、クラスタリング符号１１０は、上述の画像圧縮手段４０による画像の圧縮後に、画像復号手段６０に伝達される。又は、画像圧縮手段４０により生成されたクラスタリング符号１１０を圧縮情報記憶手段５０に記憶し、こうして記憶されたクラスタリング符号１１０を画像復号手段６０が用いて復号を実施する。復号されたブロック画像をＱ（ｍ，ｎ）とすると、Ｑ（ｍ，ｎ）はｑ（ｍ，ｎ）と類似したブロック画像となる。
【００４７】
逆ノーマライズ手段７０は、画像復号手段６０により復号されたブロック画像Ｑ（ｍ，ｎ）のそれぞれに対して、前述のノーマライズ係数１００を用いて、ノーマライズ以前のブロック画像に類似したブロック画像を生成する。すなわち、ノーマライズ係数１００は、上述のノーマライズ手段３０の処理後に、逆ノーマライズ手段７０に伝達される。例えば、ノーマライズ手段３０により生成されたノーマライズ係数１００が圧縮情報記憶手段５０に記憶され、こうして記憶されたノーマライズ係数１００を逆ノーマライズ手段７０が用いて逆ノーマライズを実施するようにしてもよい。逆ノーマライズ手段７０により生成されるブロック画像Ｐ（ｍ，ｎ）は、次式で表される。
【数４】
2010219674.tif 000006
式中、生成されるブロック画像Ｐ（ｍ，ｎ）及び復号されたＱ（ｍ，ｎ）は、いずれも上述の分割されたブロック画像ｐ（ｍ，ｎ）及びノーマライズされたブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）と同一の要素数を有するベクトルである。
【００４８】
復元画像出力手段８０は、逆ノーマライズ手段７０により生成されたブロック画像Ｐ（ｍ，ｎ）から、復元した画像である復元画像を生成する。復元画像は、基本的に、前述の画像分割手段２０による画像データの分割と逆の手順で生成する。例えば、ブロック画像Ｐ（ｍ，ｎ）が、縦方向に４００個、横方向に３００個生成された、１辺が４画素のブロック画像である場合、復元画像出力手段８０は、横方向が１６００画素及び縦方向が１２００画素の復元画像を生成する。別の画素数を有するブロック画像の場合においても同様に、ブロック画像の１辺の画素数と、縦方向及び横方向のブロック画像の個数とを乗算した画素数を有する復元画像を生成する。このようにして、復元画像出力手段８０は、ブロック画像Ｐ（ｍ，ｎ）から単一の復元画像を生成する。典型的には、復元画像はブロック画像と同様に、Ｒ、Ｇ及びＢのチャネル、又は各々のグレースケールのチャネルを有する。
【００４９】
以上説明したように、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、ノーマライズ手段３０により輝度分布をノーマライズしたブロック画像に対してベクトル量子化を実施することができる。従って、ベクトル量子化の前に明るさ等に差のあるブロック画像であっても、ノーマライズ手段３０によって、同一の代表ベクトルを用いてクラスタリング化が可能なブロック画像とすることができる。
【００５０】
［画像符号化の諸段階］
図２は、本発明の一実施の形態の画像符号化及び復号の諸段階を示すフロー図である。具体的には、図２のフロー図を参照して、本実施の形態の画像圧縮復号システム１における入力画像から符号化までの処理の諸段階を説明する。図２（ａ）は画像符号化の全体的な処理を表し、図２（ｂ）はノーマライズ及びクラスタリングの処理を表している。また、図２に示す本実施の形態の画像符号化の諸段階を実施することによって、図９（ａ）の従来の画像符号化と比較して、効率的な画像符号化を実施することができる。なお、以下の処理は画像圧縮復号システム１の図示されていないＣＰＵの制御の下に行われる。
【００５１】
図２（ａ）に示すフロー図において、ステップＳ１１０では、画像圧縮復号システム１は画像を読み込む。具体的には、磁気媒体又はメモリ装置等のコンピュータ可読媒体に記憶された画像データ、あるいは有線又は無線通信によって受信された画像データを、画像読み込み手段１０により読み込む。画像データとして、例えば、縦方向の画素数が１２００画素、横方向の画素数が１６００画素の画像データ等があげられるが、画像読み込み手段１０が読み込む画像データの画素数はこれに限定しない。
【００５２】
ステップＳ１２０では、画像圧縮復号システム１は、画像分割手段２０により、読み込んだ画像を分割する。これにより、ブロック画像が生成される。例えば、前述の画像データを縦方向に３００分割し、横方向に４００分割することにより、縦横がいずれも４画素の正方画像が１２００００個生成されうる。このようなブロック画像のそれぞれは、１行１列から３００行４００列までの２次元座標を用いて識別することができる。分割の数、ブロック画像の大きさ、座標の定義はこれに限定せず、適宜設計してもよい。
【００５３】
ステップＳ１３０では、画像圧縮復号システム１は、ノーマライズ及びクラスタリングを実施する。具体的には、ノーマライズ手段３０によって、それぞれのブロック画像のＲ、Ｇ及びＢの各チャネル、あるいはグレースケールのチャネルに対して、画素の輝度がノーマライズされる。生成されたブロック画像からノーマライズされたブロック画像への変換には、例えば上述の数式（Ｉ）から（ＩＩＩ）が用いられる。さらに、数値の切り上げ又は切り捨て等を適宜併用してもよい。これにより、ノーマライズ係数１００が生成されうる。さらに、ノーマライズされたブロック画像に対してクラスタリングが実施される。すなわち、画像圧縮手段４０によって、ノーマライズ後のブロック画像を分類し、所定の範囲内の類似性を有するブロック画像ごとにクラスタを生成する。当該クラスタリングは、階層的分類を用いる階層型手法でもよく、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法でもよい。クラスタの数は予め定められてもよく、予めクラスタの数を決めずに他の任意の終了条件を設定してもよい。
【００５４】
ここで、図２（ｂ）を参照し、ノーマライズ及びクラスタリングの処理について説明する。図２（ｂ）は、図２（ａ）におけるステップＳ１３０の処理を詳細に説明するフロー図である。
【００５５】
ステップＳ１３２では、画像圧縮復号システム１は、ノーマライズを実施する。これにより、上述のように、各ブロック画像に対してノーマライズ係数１００が生成される。
【００５６】
ステップＳ１３３では、画像圧縮復号システム１は、代表ベクトル及び比較ベクトルの世代をインクリメントする。ステップＳ１３３からステップＳ１３８までの間の繰り返し処理が初回である場合は、画像圧縮復号システム１は、ブロック画像を構成する全てのベクトルｑ（ｍ，ｎ）について平均をとり代表ベクトルＱ［０，０］を算出する。ここでＱ［ｉ，ｊ］の、ｉは世代数、ｊはそれぞれの世代におけるクラスタ識別子である。Ｑ［０，０］に小さなオフセットを与えて比較ベクトルＱ’［０，０］を作成する。これにより、第１世代の代表ベクトル及び比較ベクトルが生成される。ステップＳ１３３からステップＳ１３８までの間の繰り返し処理が２回目以降である場合は、世代数ｉをインクリメントする。
【００５７】
ステップＳ１３４では、画像圧縮復号システム１は、ユークリッド距離に基づいてｑ（ｍ，ｎ）を分類する。すなわち、全てのｑ（ｍ，ｎ）について、Ｑ［０，０］とのユークリッド距離及びＱ’［０，０］とのユークリッド距離を算出し、算出されたユークリッド距離に基づいて、Ｑ［０，０］に近いクラスタとＱ’［０，０］に近いクラスタとに分類する。
【００５８】
ステップＳ１３６では、画像圧縮復号システム１は、分類されたクラスタごとに代表ベクトル及び比較ベクトルを作成する。すなわち、分類された各クラスタ内のベクトルについて平均をとり、それぞれのクラスタについて次の世代の代表ベクトルを算出する。これらをそれぞれＱ［１，０］、Ｑ［１，１］とする。それぞれについて小さなオフセットを与えてＱ’［１，０］、Ｑ’［１，１］を作成する。それぞれのクラスタ内で全てのｑ（ｍ，ｎ）についてＱ［１，ｊ］とのユークリッド距離及びＱ’［１，ｊ］とのユークリッド距離を求め、Ｑ［１，ｊ］に近いクラスタとＱ’［１，ｊ］に近いクラスタに分類する。ここで、ｊは０又は１である。
【００５９】
ステップＳ１３７では、画像圧縮復号システム１は、代表ベクトルにより再構成画像を作成する。
【００６０】
ステップＳ１３８では、画像圧縮復号システム１は、ステップＳ１３７において作成された再構成画像とノーマライズされたブロック画像との差は所定以下かどうかを判定する。判定の結果が真であれば、図２（ａ）に示すフロー図のステップＳ１５０に進む。判定の結果が偽であれば、ステップＳ１３３に戻る。
【００６１】
これらのようにして、平均による代表ベクトルＱ［ｉ，ｊ］の算出、オフセットを加えることによる比較ベクトルＱ’［ｉ，ｊ］の算出、代表ベクトルと比較ベクトルについての再クラスタリングが繰り返される。各繰り返しにおいて代表ベクトルを求めた段階で、それらの代表ベクトルを用いて画像を再構成し、再構成した画像とノーマライズされた画像とが比較される。再構成画像とノーマライズ画像の差分が所定値以下になったところで、ステップＳ１３３からステップＳ１３８までの繰り返し処理を終了する。
【００６２】
再び図２（ａ）を参照し、ステップＳ１５０では、画像圧縮復号システム１は、代表ブロック画像を作成する。すなわち、画像圧縮手段４０によって、各クラスタから一つずつ代表ベクトルを決定する。代表ベクトルは、本実施例では同一のクラスタに属する全てのブロック画像の平均としたが、同一のクラスタに属する全てのブロック画像との類似性が所定の範囲内となるように何れかのブロック画像を選択してもよい。決定した代表ベクトルは当該クラスタの代表ブロック画像となる。そして各クラスタの代表ベクトルを全て集めてこれをコードブック３２０とする。
【００６３】
ステップＳ１６０では、画像圧縮復号システム１は、画像圧縮手段４０によって、符号化を実施する。当該符号化は、図９（ａ）に示した画像符号化と同様に、コードブック３２０から、決定した代表ブロックのそれぞれと最も類似したものを選択し、図１に示したクラスタリング符号１１０として、当該選択の情報を生成するようにして実施される。こうして符号化した画像データは圧縮情報記憶手段５０に記憶する。
【００６４】
このようにして、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、特定の入力画像に対応するノーマライズ係数１００及びクラスタリング符号１１０を生成することが可能できる。
【００６５】
［画像復元の諸段階］
図３は、本発明の一実施の形態の画像復号の諸段階を示すフロー図である。具体的には、図２のフロー図を参照して、本実施の形態の画像圧縮復号システム１における符号化した画像を元の画像に復元するまでの処理の諸段階を説明する。また、図３に示す本実施の形態の画像復号の諸段階は、図９（ｂ）の従来の画像復号と比較して、高効率な画像復号を実施することができる。
【００６６】
ステップＳ２１０では、画像圧縮復号システム１は、復号を実施する。すなわち、ステップＳ１６０により生成されたクラスタリング符号１１０を用いて、画像復号手段６０により、ブロック画像を復号するための情報を生成する。例えば、クラスタリング符号１１０が、１２００００個のブロック画像を４０９６種類のクラスタに分類して生成された情報である場合、ステップＳ２１０では、当該４０９６種類のクラスタの各々を１２００００個のブロック画像のいずれかに対応させる。このように、ステップＳ１６０の処理によって生成したクラスタリング符号１１０は、ステップＳ２１０で用いられる。
【００６７】
ステップＳ２２０では、画像圧縮復号システム１は、画像を作成する。すなわち、画像復号手段６０により、ブロック画像を復号するための情報を用いて、ブロック画像を生成する。例えば、前述のようにして対応させた４０９６種類のクラスタを配列することにより、１２００００個のブロック画像を生成する。
【００６８】
ステップＳ２３０では、画像圧縮復号システム１は、逆ノーマライズを実施する。すなわち、逆ノーマライズ手段７０によって、配列されたブロック画像のそれぞれに対して、ステップＳ１３０で生成されたノーマライズ係数１００を用いて、ノーマライズ以前の輝度分布を復元する。例えば上述の数式（ＩＶ）を用いてもよく、数値の切り上げ又は切り捨て等を適宜併用してもよい。このように、ステップＳ１３０で生成したノーマライズ係数１００は、ステップＳ２３０で用いられる。
【００６９】
ステップＳ２４０では、画像圧縮復号システム１は、画像を復元する。すなわち、復元画像出力手段８０によって、ステップＳ２３０により逆ノーマライズ手段を実施されたブロック画像を、所定の配列に従って結合し、一つの画像データを生成する。復元される画像の大きさは、ステップＳ１１０で入力された画像と同一でもよい。例えば、復元される画像の画素数は、上述の入力画像と同じく縦方向の画素数が１２００画素、横方向の画素数が１６００画素の画像データであってもよい。
【００７０】
このようにして、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、伝達されたクラスタリング符号１１０及びノーマライズ係数１００を用いて、画像を復元することが可能である。
【００７１】
例えば、劇場の客席に観客が着席して満員状態であるような光景を被写体として、デジタルカメラ等を用いて客席の全体を撮影する状況を考える。一部の客席には照明光が照射され、他の部分は照明光が照射されていない薄暗い場合が存在する。こうして撮影された画像データを再生すると、観客それぞれを表す画像は人体頭部から胸部にかけての類似した形状として表示できても、客席の場所によって明暗の差が発生しうることがある。従来のベクトル量子化では、いくつかのブロック画像をクラスタリングすることはできても、明暗の差が発生しているブロック画像は量子化誤差以上の差異を有してしまう。換言すれば、従来技術では明暗の差を有する類似した形状は、ユークリッド距離の遠い別個のクラスタに分類されてしまう。本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、ノーマライズ手段３０を用いてそれぞれのブロック画像を効率的にノーマライズすることができる。例えば、明暗の差を係数ｂによって解消することが可能である。従って、明暗の差があるブロック画像であっても、ノーマライズすることによって「処理後」には類似したブロック画像として、同一のクラスタに分類して処理することが可能である。
【００７２】
さらに、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、同一のクラスタに分類されうるブロック画像のそれぞれに対して、係数ａ及び係数ｂのようなノーマライズ係数１００を関連付けて記憶することができる。係数ａ及び係数ｂが有する情報量は、独立したブロック画像の情報量又は独立した代表ベクトルの情報量よりも少ないので、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、従来技術と比較して、ベクトル量子化における符号量を削減し、画像データを高効率に圧縮することができる。
【００７３】
上述のように、明暗のオフセットを係数ｂとして分離することは、例えば、透過Ｘ線像、Ｘ線ＣＴ（断層撮像）、又はＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）等の医療診断画像の撮像に用いてもよい。本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、これらのような撮像において、ノーマライズ手段３０を用いてブロック画像ごとに係数ｂを分離することができる。すなわち、透過率が不均一又は照射条件が不均一等のアーティファクトを分離したブロック画像を生成することができる。従って、本発明を用いた画像圧縮復号においては、ブロック画像から、個人差による透過率のばらつき又は照射条件の部位による不均一等によって発生するベースライン又はバックグラウンドのうねり等を除去して、ベクトル量子化を実施することができる。すなわち、本発明によると、ベクトル量子化に限らず、これらの撮像データを、より高効率に圧縮して保存することが可能になる。
【００７４】
このように、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、分割したそれぞれのブロック画像に対して、ノーマライズした輝度分布を有するブロック画像を生成し、それぞれのノーマライズしたブロック画像ごとに係数ａ及び係数ｂを生成することができる。係数ａ及び係数ｂは、図１に示したノーマライズ係数１００であってもよい。
【００７５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本実施の形態では、各々のブロック画像は１６画素を含む正方画像であり、各々の画素はＲ（赤）、Ｇ（緑）、及びＢ（青）の３色のチャネルを含み、各チャネルは８ビットの整数で表される輝度情報を有するとしたが、各々のブロック画像は１６画素を含む正方画像であり、各々の画素はグレースケールのチャネルを一つ含み、当該チャネルは８ビットの数値で表される輝度を情報として含むとしてもよい。また、各々のブロック画像は１６画素を含む正方画像であり、各々の画素はグレースケールのチャネルを一つ含み、当該チャネルは１６ビットの数値で表される輝度を情報として含むとしてもよい。さらには各々のブロック画像に含まれる画素数、チャネル数、各々の画素の情報量は、これらに限定せず、適宜設計してもよい。
【００７６】
また、輝度分布を調整する場合、数値として表される輝度をチャネルごとに増減してもよく、画素ごとに増減してもよく、ブロック画像ごとに増減してもよい。本発明に係る画像圧縮復号システムは、ブロック画像調整手段を用いて、ブロック画像のそれぞれに対して、所定の係数を用いて特定のチャネルの輝度分布を増減してもよく、本発明に係る画像圧縮復号システムは、ブロック画像調整手段を用いて、ブロック画像のそれぞれに対して、全てのチャネルに同一の係数を用いて輝度分布を増減してもよい。
【００７７】
さらに、本明細書において、輝度分布を調整することは、輝度分布を正規化することを含んでもよい。ブロック画像の輝度分布を正規化することは、特定のブロック画像に含まれる特定のチャネルの輝度分布を正規化することでもよく、特定のブロック画像に含まれる全てのチャネルの輝度分布を正規化することでもよい。一実施の形態において、これらの輝度分布の調整をするための正規化は、各々のブロック画像に含まれる各々のチャネルにおいて、情報量を表す最小から最大の数値の範囲内に当該チャネルの輝度分布を変換するように行ってもよい。具体的には、各々のチャネルの情報量を８ビットの整数を用いて表されるとしたとき、当該チャネルの輝度分布をゼロ以上２５５以下となるように正規化を行ってもよい。別の実施の形態において、これらの輝度分布の調整における正規化は、各々のブロック画像に含まれる全てのチャネルにわたる輝度分布を、情報量を表す最小から最大の数値の範囲内に変換するように行ってもよい。具体的には、各々のチャネルの情報量が８ビットの整数を用いて表されるときに、いずれのチャネルの輝度分布ともゼロ以上２５５以下となるように正規化を行ってもよい。いずれの場合においても、これらの輝度分布の調整に用いる正規化は線形変換でもよく、非線形変換でもよい。
【００７８】
本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、例えばデジタルカメラ又はデジタルビデオカメラに内蔵することが可能である。これらに限定せず、画像圧縮復号システム１は、デジタルカメラ等とは別個の筐体に組み込まれてもよく、パーソナル・コンピュータ等を画像圧縮復号システム１として用いてもよい。
【００７９】
本実施の形態では、数式（Ｉ）（ＩＩ）（ＩＩＩ）を用いて説明したが、本発明は、上式に限定されない。ブロック画像ｐ（ｍ，ｎ）からノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）への変換は適宜設計してもよい。例えば、数式（ＩＩ）の値に適宜１未満の正の実数を乗算して係数ａとして用いてもよく、このような係数ａを用いて、ノーマライズ後のブロック画像ｑ（ｍ，ｎ）の各画素の値をゼロからΔまでの範囲よりもさらに狭く限定するようにしてもよい。また、例えば、ｐ（ｍ，ｎ）からｑ（ｍ，ｎ）への変換を非線形変換としてもよく、変換後のｑ（ｍ，ｎ）の最小値がゼロ以下の場合はこれをゼロとし、最大値がΔ以上である場合はこれをΔとして、適宜切り捨て又は切り上げを実施してもよい。
【００８０】
クラスタリング符号１１０は、従来のコードブック３２０又はこれと同等なコードブック・テーブル等との関連付けを有してもよい。例えば、クラスタリング符号１１０は、図９（ａ）及び（ｂ）に示す符号化データでもよい。
【００８１】
圧縮した画像データは、前述のノーマライズ係数１００又はクラスタリング符号１１０を含んでもよい。すなわち、圧縮情報記憶手段５０は、前述のノーマライズ係数１００又はクラスタリング符号１１０を記憶してもよい。圧縮した画像データは、図９（ａ）に示す符号化データでもよい。
【００８２】
コードブックは、画像圧縮手段４０が画像データを圧縮する際に生成し、圧縮情報記憶手段５０に記憶するようにしてもよく、記憶手段９５に予め記憶しておいてもよい。また、記憶手段９５に予めコードブックを記憶しておく場合、そのコードブックの一部を、画像圧縮手段４０が生成した圧縮した画像データを用いて置き換えて、圧縮情報記憶手段５０に記憶してもよく、様々な構成に適宜設計してもよい。
【００８３】
さらに、逆ノーマライズ手段７０によるブロック画像の生成は、数式（ＩＶ）に限定せず、ノーマライズ手段３０におけるブロック画像の生成に対して、逆変換又は実質的に逆変換であればよい。例えば、除算及び剰余の切り捨て等により丸め誤差等が発生してもよく、変換後のＰ（ｍ，ｎ）の各要素の値が所定の範囲内となるように、適宜切り上げ又は切り捨てを実施してもよい。
【００８４】
図６は、本発明の一実施の形態における、個別にノーマライズしたブロック画像を表す図である。図６には、図４及び図５と同様に、ブロック画像の各々は、縦横とも４画素の正方画像を含んでいる。
【００８５】
さらに、図６に含まれるそれぞれのブロック画像は、上述のノーマライズ手段３０により生成されたノーマライズ係数１００を個別に含んでいる状況を表している。例えば、１行１列のブロック画像は、ノーマライズ係数（ａ１１，ｂ１１）を含み、２行３列のブロック画像はノーマライズ係数（ａ２３，ｂ２３）を含む。他のブロック画像も同様としてもよい。各々のブロック画像はさらに、例えば、１６画素それぞれのチャネルごとに８ビット幅の２進数で表される輝度の情報を有してもよい。カラー画像の場合は、各々のブロック画像は４８バイト（３８４ビット）の情報量を有してもよい。８ビット幅のグレースケール画像の場合は、各々のブロック画像は１６バイト（１２８ビット）の情報を有してもよい。あるいは、各画素が１６ビット幅のグレースケールである場合には、１６画素の合計として３２バイト（２５６ビット）の情報量を有してもよい。これらに対して、ノーマライズ係数１００である係数ａ及びｂの一対は、各係数を３２ビット単精度浮動小数点とした場合、６４ビットの情報量である。
【００８６】
図７は、本発明の一実施の形態のクラスタリングしたブロック画像を表す図である。本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、図１に示した画像圧縮手段４０を用いて、図２に示したステップＳ１４０で、クラスタリングを実施する。図６に示した個別にノーマライズしたブロック画像の各々は、図７に示すように、それぞれが類似のブロック画像を含む、類似ブロック画像群−１（２４１）、類似ブロック画像群−２（２４２）、類似ブロック画像群−３（２４３）等にクラスタリングされる。
【００８７】
具体的には、クラスタリングしたブロック画像は、それぞれが類似のブロック画像を含む、類似ブロック画像群−１（２４１）、類似ブロック画像群−２（２４２）、類似ブロック画像群−３（２４３）等のクラスタを形成する。換言すると、類似ブロック画像群−２（２４２）、類似ブロック画像群−３（２４３）等の類似ブロック画像群の各々は図６に示した個別にノーマライズしたブロック画像を排他的に含む。当該クラスタリングは、階層的分類を用いる階層型手法でもよく、特定のクラスタ数に分類する非階層的手法でもよい。形成されるクラスタの数は予め定められてもよく、予めクラスタの数を決めずに他の任意の終了条件を設定してクラスタリングを実施してもよい。
【００８８】
従来技術では、例えば、輝度の異なるブロック画像は別々のクラスタに分類される傾向があった。しかしながら、本実施の形態の画像圧縮復号システム１では、ブロック画像の各々にノーマライズを行って、用いたノーマライズ係数１００をそれぞれのブロック画像に関連付けて保存する。さらに、ノーマライズ処理後のブロック画像に輝度分布の類似性に基づいてクラスタリングを行い、類似ブロック画像群のクラスタに分類する。従って、本発明は従来技術と比較して、クラスタの数を減少することができる。本発明によると、ノーマライズ係数を用いることにより、保存する情報量を二分の一から六分の一に削減することができる。
【００８９】
図８は、本発明の一実施の形態の代表ベクトルを表す図である。圧縮情報記憶手段５０には、図８に示すように、代表ベクトルとして、代表ベクトル−１（２５１）、代表ベクトル−２（２５２）、代表ベクトル−３（２５３）等と、それぞれに対する係数テーブル−１（２６１）、係数テーブル−２（２６２）、係数テーブル−３（２６３）等が関連付けて記憶される。
【００９０】
代表ベクトル−１（２５１）、代表ベクトル−２（２５２）、代表ベクトル−３（２５３）等はいずれも、図７に示した類似ブロック画像群のそれぞれを代表するブロック画像である。図８の例では、類似ブロック画像群−１（２４１）に含まれるブロック画像から、類似ブロック画像群−１（２４１）を代表する代表ベクトル−１（２５１）として、ノーマライズ係数（ａ１１，ｂ１１）を有する一つのブロック画像を選択している。他の代表ベクトルについても同様である。
【００９１】
次に、類似ブロック画像群−１（２４１）を代表する代表ベクトル−１（２５１）に関連付けられる係数テーブル−１（２６１）には、類似ブロック画像群−１（２４１）に含まれる他のブロック画像の情報としてそれぞれのスケーリング係数が記される。本実施の形態では、スケーリング係数としてノーマライズ係数を用いる。例えば、図７の類似ブロック画像群−１（２４１）に含まれていた、ノーマライズ係数（ａ２２，ｂ２２）を有する一つのブロック画像については、係数テーブル−１（２６１）に、ノーマライズ係数（ａ２２，ｂ２２）として記す。代表ベクトルに含まれない他のブロック画像についても同様である。このように、圧縮情報記憶手段５０に記憶される情報は、代表ベクトルと、代表ベクトルに関連付けられた係数テーブルのみであり、ブロック画像の情報は代表ベクトルに選ばれたブロック画像の他は係数情報に置き換えられる。
【００９２】
［変形例］
また、本実施の形態の変形態様として、画像圧縮復号システム１は、同一のブロック画像に対してノーマライズを伴うベクトル量子化のみならず、ノーマライズを伴わないベクトル量子化も同時に実行するようにしてもよい。具体的には、ブロック画像に対して、図２（ｂ）に示した、ノーマライズ及びクラスタリングの処理を実行しながら、同時に同一のブロック画像に対して、例えば、ステップＳ１３２を省略して、ステップＳ１３３からステップＳ１３８までの処理を繰り返す、ノーマライズを伴わないクラスタリング処理を実行するようにしてもよい。これによって、同一のブロック画像に対して、ノーマライズをしたクラスタリングと、ノーマライズしないクラスタリングを同時に実行できる。
【００９３】
このようにノーマライズを伴うクラスタリング処理とノーマライズを伴わないクラスタリング処理とを同一のブロック画像に同時に実行することによって、これら二つの処理から、より圧縮率の高い圧縮画像を生成可能な処理を選択することができる。例えば、それぞれの並列した処理において、ステップＳ１３８における判定が真となった場合、ノーマライズを伴う処理によって生成されたコードブックのサイズと、ノーマライズを伴わない処理によって生成されたコードブックのサイズとを比較して、比較の結果、よりサイズの小さいコードブックを生成した処理を、より圧縮率の高い圧縮画像を作成した処理として選択することができる。
【００９４】
また、これらの並列した処理により、より少ないステップ数により圧縮画像を作成可能な処理を選択するようにしてもよい。すなわち、それぞれの並列した処理において、ステップＳ１３８における判定が真となるまでの繰り返し回数を比較し、当該回数の少ない処理を、より少ないステップ数の少ない処理として選択するようにしてもよい。
【００９５】
また、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、図９（ａ）に示した画像符号化装置のように、予め適切なコードブック３２０を用意して、代表ベクトル−１（２５１）、代表ベクトル−２（２５２）、代表ベクトル−３（２５３）等をそれぞれコードブック３２０から選択して符号化することも可能である。すなわち、代表ベクトル−１（２５１）、代表ベクトル−２（２５２）、代表ベクトル−３（２５３）等のそれぞれを、コードブック３２０に含まれる特定の要素と関連付ける情報に置き換えて圧縮情報記憶手段５０に記憶するようにしてもよい。
【００９６】
このようにして、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、図４から図８に示した諸段階の処理により、入力された画像から、代表ベクトルと、代表ベクトルとの関連付けを有する係数テーブルとを生成することができる。代表ベクトルとは、図８に示すブロック画像である。係数テーブルは、図１に示したノーマライズ係数１００及びクラスタリング符号１１０である。上述の説明では、生成した情報は、図１に示した圧縮情報記憶手段５０に記憶するとしたが、記憶手段９５等その他の記憶装置に記憶してもよく、実装に応じて適宜選択してもよい。
【００９７】
さらに、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、図４から図８に示した諸段階を逆順で実施し、符号化した代表ベクトル及びこれと関連付けを有する係数テーブルを用いて、画像を復元することができる。具体的には、本実施の形態の画像圧縮復号システム１は、図１に示した画像復号手段６０、逆ノーマライズ手段７０、復元画像出力手段８０を用い、図２に示したステップＳ２１０からステップＳ２４０の諸段階を実施して、画像を復号してもよい。このような画像を復元する処理において、代表ベクトルは図８に示すブロック画像として、係数テーブルはノーマライズ係数１００及びクラスタリング符号１１０として処理される。
【００９８】
さらに、本実施の形態の画像圧縮復号システムは、図１に示した画像読み込み手段１０、画像分割手段２０、ノーマライズ手段３０、画像圧縮手段４０、圧縮情報記憶手段５０を含み、図２のステップＳ１１０からステップＳ１６０の諸段階を実行する画像圧縮装置と、画像復号手段６０、逆ノーマライズ手段７０、復元画像出力手段８０、記憶手段９５とを含み、ステップＳ２１０からステップＳ２４０の諸段階を実行する画像復号装置として、それぞれ単体として分離して実装してもよい。
【００９９】
さらに、上述の実施の形態では、本発明を画像圧縮装置、画像復号装置、画像圧縮復号システムとして実現した場合について説明したが、本発明はこれに限定されず、例えば、ＣＰＵとメモリを含む、コンピュータを上述した各手段として機能させる画像圧縮復号プログラム、画像圧縮プログラム、画像復号プログラムとして実現することもできる。画像圧縮復号プログラム、画像圧縮プログラム、画像復号プログラムは、通信回線を介して配布することも可能であるし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。
【０１００】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることができる。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。また、本発明はデジタルカメラには限られず、例えばカメラ付きの携帯電話機又はＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の電子機器、透過Ｘ線装置、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）装置、ＰＥＴ（ポジトロン断層法）装置等の医用画像診断装置、又は他の静止画を取り込む機能を有する撮像装置にも適用することができる。
【符号の説明】
【０１０１】
１  画像圧縮復号システム
２  画像符号化装置
３  画像復号装置
１０  画像読み込み手段
２０  画像分割手段
３０  ノーマライズ手段
４０  画像圧縮手段
５０  圧縮情報記憶手段
６０  画像復号手段
７０  逆ノーマライズ手段
８０  復元画像出力手段
９０  制御手段
９５  記憶手段
１００、１０１  明るさ調整情報
１１０、１１１  クラスタリング符号
２００  入力画像
２１０  ブロック画像
２１２、２２２  ブロック画像
２４１、２４２、２４３  クラスタリングしたブロック画像
２４１、２４２、２４３  類似ブロック画像
２５１、２５２、２５３  代表ベクトル
２６１、２６２、２６３  係数テーブル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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